Aquesta és la llibreta on s’integraran tots els apartats que anem treballant durant el curs. Començarem amb una caracterització de la demanda històrica d’un conjunt d’usuaris fictícis d’una comunitat energètica i durant les properes setmanes anirem ampliant les funcionalitats de la llibreta per tal de cobrir tot el que us anem explicant durant el curs.

ATENCIÓ! Tingueu en compte que podreu regenerar els resultats amb els fitxers de dades que vulgueu o necessiteu. Per tant, aquesta eina us podrà ser d’utilitat un cop comenceu a treballar.

library(ggplot2)
library(data.table)
library(lubridate)
library(plotly)
source("funcions.R")

1. Caracteritzar la demanda energètica d’una comunitat

Durant aquesta part del curs obtenim les dades de consum d’un seguit d’usuaris a través de la plataforma Datadis. Recordeu que us hem explicat com aconseguir credencials i descarregar informació d’aquesta plataforma en el seguent enllaç al Notion.

La metodología que utilitzarem per a que la llibreta interpreti correctament l’històric de demanda energètica dels usuaris de la comunitat és la seguent:

  1. A través del vostre navegador web preferit, descarregar tots aquells punts de consum (CUPS) que formin part de la comunitat energètica a través de la plataforma Datadis. Descarregarem tant històric de consum com hi hagi disponible. És important que com a mínim tinguem un any complet per cada usuari.
  2. Guardar cada fitxer amb el nom del NIF relacionat, seguit d’un guió baix i un número consecutiu per tal de tenir un nom únic per cada fitxer. Per exemple, en el cas d’un usuari amb NIF 43311022D generariem els seguents fitxers 43311022D_1.csv, 43311022D_2.csv, 43311022D_3.csv …
  3. Moure tots els fitxers descarregats i renombrats a dins de la carpeta Dades/Datadis que podem trobar en el directori de la llibreta.
wd <- normalizePath(".")
dir.create(paste0(wd,"/../Dades"), showWarnings = F)
dir.create(paste0(wd,"/../Dades/Datadis"),showWarnings = F)

datadis_files <- list.files(paste0(wd,"/../Dades/Datadis"),full.names = T)
exists_demand_data <- length(datadis_files) > 0

if(!exists_demand_data) {
  warning("Actualment no existeixen fitxers de demanda energètica. 
          Si us plau, afegiu-n'hi i executeu la llibreta de nou.")
} else {
  warning(sprintf("S'han trobat %s fitxers provinents de Datadis!",
                  length(datadis_files)))
}
## Warning: S'han trobat 9 fitxers provinents de Datadis!
# Llegim tots els fitxers de dades de Datadis
if(exists_demand_data) {
  df <- read_datadis_files(datadis_files)
  plotly::ggplotly(
    ggplot(df) + geom_line(aes(time,consumption,group=CUPS,col=NIF))
  )
}